Curso de AI de Bordes para la Agricultura: Agricultura Inteligente y Monitoreo Preciso
La Edge AI está transformando la agricultura moderna al permitir decisiones en tiempo real, impulsadas por inteligencia artificial, para el monitoreo de cultivos, seguimiento de ganado y riego automatizado.
Esta formación en vivo (en línea o presencial), dirigida por un instructor, está orientada a profesionales de agritech principiantes e intermedios, especialistas en IoT y ingenieros de IA que desean desarrollar y implementar soluciones de Edge AI para la agricultura inteligente.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender el papel de la Edge AI en la agricultura de precisión.
- Implementar sistemas de monitoreo de cultivos y ganado impulsados por IA.
- Desarrollar soluciones de riego automatizado y sensores ambientales.
- Optimizar la eficiencia agrícola utilizando análisis en tiempo real con Edge AI.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones.
- Muchos ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.
Programa del Curso
Introducción a la IA de Bordes en Agricultura
- Visión general de las aplicaciones de IA en la agricultura
- Beneficios de la IA de borde para la toma de decisiones en tiempo real
- Desafíos y limitaciones clave en la agricultura inteligente
Monitoreo de Cultivos con IA
- Uso de visión por computadora para el análisis de salud vegetal
- Identificación de enfermedades en cultivos mediante modelos de IA
- Implementación de inspecciones de cultivos basadas en drones
Seguimiento y Análisis del Comportamiento Ganadero
- IA de borde para el monitoreo en tiempo real de ganado
- Análisis comportamental y detección de anomalías
- Sensores portátiles para la ganadería de precisión
Riego Automatizado y Sensado Ambiental
- Sistemas de control de riego impulsados por IA
- Monitoreo de humedad del suelo y clima con IoT
- Optimización del uso de agua mediante IA de borde
Implementación de Modelos de IA de Bordes para la Agricultura Inteligente
- Elección de los marcos y hardware de IA adecuados
- Procesamiento en el dispositivo vs. soluciones basadas en la nube
- Garantizar escalabilidad y eficiencia en sistemas de IA de borde
Tendencias Futuras y Desafíos en Agri-AI
- Consideraciones éticas en la agricultura impulsada por IA
- Innovaciones emergentes en agritech e IA de borde
- Preocupaciones sobre cumplimiento regulatorio y seguridad de datos
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los conceptos de IA y aprendizaje automático
- Familiaridad con dispositivos IoT y tecnologías de sensores
- Conocimiento general de las prácticas agrícolas y sus desafíos
audiencia
- Profesionales en agrotecnología
- Especialistas en IoT
- Ingenieros de IA
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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- Explore técnicas avanzadas en el desarrollo y la optimización de modelos de IA perimetral.
- Implemente estrategias de vanguardia para implementar modelos de IA en dispositivos perimetrales.
- Utilice herramientas y marcos especializados para aplicaciones avanzadas de IA perimetral.
- Optimice el rendimiento y la eficiencia de las soluciones de IA perimetral.
- Explore casos de uso innovadores y tendencias emergentes en Edge AI.
- Aborde las consideraciones éticas y de seguridad avanzadas en las implementaciones de IA perimetral.
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- Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos edge para aplicaciones de salud.
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- Comprender los desafíos de ejecutar IA en dispositivos eficientes energéticamente.
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14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Venezuela (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de IA de nivel intermedio, ingenieros de aprendizaje automático y arquitectos de sistemas que deseen optimizar los modelos de IA para la implementación en el borde.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprenda los desafíos y los requisitos de la implementación de modelos de IA en dispositivos perimetrales.
- Aplique técnicas de compresión de modelos para reducir el tamaño y la complejidad de los modelos de IA.
- Utilice métodos de cuantificación para mejorar la eficiencia del modelo en el hardware perimetral.
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- Implemente modelos de IA optimizados en varios dispositivos perimetrales.
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